Куантизация монетного круга выглядит совершенно по-новому - приближает вас к квантизации монетного круга.

Квантификация монетного круга. Новый взгляд на монетный круг.

В предыдущей статье мы говорили о программируемых торговых сценариях. Фактически, торговые стратегии - это торговые сценарии, в которых главным образом говорится о том, что торговые сценарии требуют наличия аппаратного носителя (где работает программа), который может быть написан на языке компьютерного программирования (перечисляются три языка программирования, используемые изобретателями на квантовых торговых платформах, и, конечно же, сами программируемые сделки могут быть реализованы на любом языке программирования).

Скрипты программируемых транзакций

• Виды торговых стратегий Новички в программировании и количественной торговле могут быть озадачены различными терминами, такими как трендовые стратегии, опционные стратегии, высокочастотные стратегии и сетевые стратегии.
  • Стратегия хеджирования Проще говоря, в основном такие стратегии, как держание позиций с большим количеством позиций и держание позиций с небольшим количеством позиций, могут быть классифицированы как стратегии сбора средств. Существует множество конкретных видов, такие как текущие сверхрыночные, фьючерсные сверхсрочные, текущие сверхрыночные, сверхразновидные сверхрыночные и т. д.
  • Тенденционные стратегии Проще говоря, это стратегия отслеживания тренда, двойной уравнительной линии, MACD и т.д.
  • Стратегия возвращения Например, сетевые стратегии, используемые для получения прибыли от колебаний цен в нестабильных рынках.
  • Стратегия высокой частоты Проще говоря, это стратегия для высокочастотных сделок с помощью алгоритмов, которые выявляют микроструктуру рынка, закономерности, возможности и т. д.

С точки зрения стратегии торговли, а также с точки зрения стратегии проектирования на квантовых торговых платформах изобретателей, стратегии могут быть разделены на:

• Однородная стратегия Это означает, что эта стратегия работает только в одном варианте, например, в BTC или ETH.

• Многообразие стратегий По сути, это означает, что мы должны использовать несколько видов в соответствии с одной стратегической логикой.

• Политика использования нескольких учетных записей Проще говоря, это конфигурация на диске нескольких обменных объектов (в предыдущей статье была представлена концепция обмена, настройка обменных объектов API KEY представляет собой одну учетную запись биржи). Например, некоторые стратегии учета, несколько учетных записей вместе следуют за операциями (может быть, одна и та же биржа, а может быть и разные биржи), в общем, управление несколькими обменными объектами на диске (счета).

• Многологические стратегии На одном диске, например, одновременно спроектированы стратегия MACD, стратегия сплошной линии, стратегия решетки и т. д. ((Конечно, это работает с различными объектами биржи, работа с одними и теми же объектами биржи, чтобы увидеть, не противоречат ли конкретные стратегии логически)

• Интерфейс API биржи Как программируемые торговые сценарии работают с учетными записями на бирже? В предыдущей статье мы рассказали об обмене REST, Websocket. Здесь мы немного дополнили концепцию с уровня программного обеспечения. Интерфейс обмена разделен по тому, является ли он проверяемым (все REST, Websocket) с проверкой и без проверки).

  • Интерфейсы без проверки Общеизвестно как общедоступный интерфейс-кит, такой интерфейс не требует проверкиAPI KEY(Забыв, что такое API KEY, переверните в предыдущую статью). Такие интерфейсы обычно являются интерфейсами рынка, например, для запроса глубинного рынка, запроса данных K-линии, запроса ставки, запроса информации о сортах сделок, запроса времени сервера биржи и т. д. Проще говоря, интерфейс, который не имеет никакого отношения к вашей учетной записи, может быть определен как общедоступный (не требует проверки).
    На квантовых торговых платформах изобретателей при вызове непроверенных API-функций (включающих обменный непроверенный интерфейс, общественный интерфейс) можно нормально получить данные, возвращенные к интерфейсу, даже если API KEY конфигурирована неправильно.

  • Интерфейсы, требующие проверки Проще говоря, это интерфейсы, которые требуют проверки (проверки с помощью API KEY), такие интерфейсы называются частными. Такие интерфейсы обычно связаны с некоторыми действиями или информацией, связанной с вашим аккаунтом, например, с запросом активов аккаунта, запросом хранения аккаунта, запросом подключения, переводом запроса, переводом, регулировкой монеты, установкой режима хранения и т. д. Все эти операции должны быть проверены. На квантовых торговых платформах изобретателей при вызове API-функции, требующей проверки (включенные биржи, требующие проверки интерфейсов, частные интерфейсы), если API KEY конфигурирована неправильно, при вызове интерфейса сообщается ошибка и возвращается пустое значение.

Как же использовать эти интерфейсы на квантовой платформе изобретателя?

Изобретательная квантовая платформа обертывает поведение биржи, определяя согласованные интерфейсы (например, K-линиевые интерфейсы, интерфейсы глубокой торговли, интерфейсы запроса текущего актива, интерфейсы сбора, интерфейсы снятия заказа и т. д.), которые называются на Изобретателе квантовая платформа API-функции, которые можно просматривать путем запроса API-документации.https://www.fmz.com/api ）。

Так как же использовать эти нестандартные интерфейсы в квантовой платформе изобретателей?

Эти интерфейсы, например: перераспределение активов, условные поручения, оптовые заказы, оптовые отзывы, изменения заказов и т. д. Эти интерфейсы имеются на некоторых биржах, а не на некоторых, и функциональные и эксплуатационные детали могут сильно отличаться, поэтому эти интерфейсы могут быть проданы на квантовой торговой платформе изобретателя.exchange.IOДля получения доступа к этой функции (подробности см. в документации API для квантовой платформы):https://www.fmz.com/api#exchange.io…）。在发明者量化交易平台策略广场上也有些实用IO的范例策略。

Создают ли сетевые запросы все API-функции, содержащиеся в документации API для квантовой торговой платформы изобретателя?

Если API-интерфейс биржи имеет ограничения на частоту доступа (например, 5 раз в секунду), то доступ не может быть слишком частым, иначе будет сообщаться ошибка http 429, и доступ будет отклонен (большинство бирж сообщают 429). Не все API-функции на квантовых торговых платформах создают сетевые запросы, а некоторые API-функции просто изменяют некоторые локальные настройки, такие как настройка текущих торговых пар, настройка кода контракта, функции расчета индикаторов, получение названия объектов биржи и т. д. В основном из использования функции можно определить, происходит ли сетевой запрос, если только получаются данные обмена, операции по счету обмена и т. д.

• Вот несколько общих вопросов и опытов, которые возникают при использовании API-функций на квантовых торговых платформах.

  • Ошибка Это наиболее распространенная ошибка, которая беспокоит бесчисленное множество новичков, часто используя тактику повторного просмотра. Все хорошо, все нормально, почему диск работает в течение некоторого времени (в любой момент может быть задействован) и диск отключается ~

  

  При написании стратегии мы должны оценить данные, возвращаемые интерфейсом, например, получить следующую строку кода на квантовой торговой платформе изобретателя (так же, как писать программу для прямого доступа к интерфейсу биржи):var ticker = exchange.GetTicker()Если мы хотим использовать это,tickerИзменения (см. структуру, возвращаемую функцией GetTicker)Last(Последняя цена) данные, которые мы должны использовать.var newPrice = ticker.LastЭто позволяет получить данные ((newPrice это что?new: новейший,Price: цена, да! соединяется!)GetTicker()Функции возвращают нормальные данные, но это может произойти в случае задержки запроса, сетевой ошибки, отключения сети в бирже, вырыва кабеля, ребенка-медведя, который тянет кнопку, и т.д.GetTicker()Функция возвращаетсяnullВ это время.tickerИ это значит,nullЯ вернусь к нему.LastВ случае, когда происходит неисправность, которая приводит к остановке стратегии. Это означает, что ошибка в вызове интерфейса (отзыв GetTicker не возвращает null) не является непосредственной причиной остановки реального диска.nullПризнаки переменных), интерфейсный вызов не может привести к остановке реального диска. Так что же мы можем сделать, чтобы предотвратить аномальные остановки? Ответ заключается в том, что мы можем ошибочно обрабатывать данные, возвращаемые интерфейсом, и это очень просто, если мы просто рассмотрим, возвращаются ли данные или нет.null(Например, язык JavaScript, другие языки практически такие же) Напишите небольшой фрагмент кода (это всего лишь инструкция, прямое выполнение не подходит!)

    var ticker = exchange.GetTicker()
    if (ticker) {
        var newPrice = ticker.Last
        Log("打印最新价格：", newPrice)
    } else {
        // 数据为null，不做操作就不会出问题
    }
  

  Не толькоGetTickerИнтерфейсы должны быть ошибочными, интерфейсы с сетевыми запросами должны быть ошибочными для возвращаемых значений (если вы используете возвращаемые значения функций) Есть много способов, которыми можно простить ошибку._C()Функции (см. ФМЗ API документация), сами пишут ошибочные функции, сами проектируют ошибочные механизмы, логику. О_C()Иногда, когда мы говорим о том, как мы используем функции, многие наши ученики, вероятно, ошибаются, обратите внимание._C()Параметры функции - это ссылки на функции, а не вызовы.

    ```_C(funcName(param1, param2))```，调用错误，通常萌新没认真看FMZ API文档都会这么写。
   - 现货市价单买单的下单量
    现货市价单买单的下单量也是很多萌新容易搞错的，上一篇中已经讲过现货市价单买单的下单量通常是金额（极个别的交易所可能是其它设定，一般FMZ上这些特殊的交易所设定都会在FMZ API文档上说明），例如我用OKEX V5 模拟盘测试：
    交易对设置为：```LTC_USDT```
  

  function main (() { exchange.IO ((simulate, true) // переключается на аналоговое диско обмена OKEX exchange.Buy ((-1, 1) // Цена равна -1, указывает, что заказ представляет собой рыночную цену, количество равняется 1, указывает, что объем заказа равен 1 USDT {y:bi}

    由于交易所一般都有下单金额限制，小于限制的订单是不予报单的（例如币安现货要求每单大于5USDT才可以报单成功）。所以这样下单会报错：
  

  Ошибка Buy ((-1, 1): map[code:1 data:[map[clOrdId: ordId: sCode:51020 sMsg:Order amount should be greater than the min available amount. tag:]] msg:]

  
   - 期货下单时的方向
    在做期货策略时下单方向也是萌新们经常搞错导致出问题的，以在发明者量化交易平台上编写策略为例。
    我们先看下API文档上的描述：
    https://www.fmz.com/api#exchange.setdirection...
  
  
    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16d065f0dfda87640aaf.png) 
  
  
    由于下单函数就只有```Buy```,```Sell```。然而期货（现货当然没问题了，现货只有买卖）有开多、平多、开空、平空这些方向，那么显然Buy/Sell表示不了这么多个方向的操作，这时就需要引入设置期货交易方向这个函数```exchange.SetDirection()```。
    在FMZ上
    ```exchange.SetDirection("buy")```（先设置方向）和```exchange.Buy```配合使用，就表示下的单子是开多仓的订单。
    以此类推：
    ```exchange.SetDirection("sell")```和```exchange.Sell```配合使用，就表示下的单子是开空仓的订单。
    ```exchange.SetDirection("closebuy")```和```exchange.Sell```配合使用，就表示下的单子是平多仓的订单。
    ```exchange.SetDirection("closesell")```和```exchange.Buy```配合使用，就表示下的单子是平空仓的订单。
    通常萌新会```exchange.SetDirection("sell")```和```exchange.Buy```配合使用，或者其它的错误组合。然后就报错了(回测可能不报错，但是这个明显是逻辑错误，强迫症不能忍....的)。
    另一个萌新经常犯的错误
  

  function main (() { exchange.SetContractType ((quarter codes) // Настраивает текущий контракт на квартальный exchange.SetDirection (включая ссылки) var id = exchange.Sell ((-1, 1)
  Log ((Ой, посмотрите, я заказал на рынке, я сделал сделку, и у меня есть запас, exchange.GetPosition)))
  exchange.SetDirection ((closebuy) // closebuy и Sell используются вместе, это нормально ~ exchange.Sell ((-1, 1) {y:bi}

    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/168d332fddad25f0859e.png)       
    看到这里会问：“为什么我有持仓并且closebuy和Sell也是搭配使用的，怎么就报错，不能平仓了？”。我会回答：“平错方向了！平的是多头仓位”
    以上这个报错还可能出现的一种情况是：平仓方向设置正确、下单函数使用也正确、也持有这个方向的持仓，但是还是报这个错误。
    原因是可能你的程序下了多次单，开始的订单并没成交，平仓单在盘口挂着等待成交，这个时候程序继续去平仓，就会提示超出平仓头寸的错误。
  
   - 日志输出、交易信息展示
    设计编写程序化、量化交易策略就离不开“数据显示”，“操作日志输出”等人机交互的设计。通常使用原生编程语言编写实盘脚本、策略程序。直接使用当前语言的输出函数。
    例如：
    python用```print```。
    javascript用```console.log```。
    Golang用```fmt.Println()```。
    C++用```cout```
  
  
    再来说下FMZ平台上的信息显示，在发明者量化交易平台上，显示信息的地方有两个主要位置。
       - 状态栏
      在实盘运行起来之后，实盘页面如图
  
  
      ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16bafc3d4df6dfa18102.png) 
  
  
      显示部分为状态栏信息，状态栏主要是为了显示一些实时变动的数据（因为实时变动需要实时观察，又不能每次都打印成日志，所以这类数据可以在状态栏显示，如果每条都打印日志会很多重复无意义的数据，影响查询）。
      状态栏上显示数据使用```LogStatus```函数，具体可以参看FMZ的API文档。
  
       - 日志栏
      同样在实盘页面，如图所示：
  
  
      ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16cf9d61e66384022a76.png) 
  
  
      显示部分为日志栏，日志栏主要是为了永久记录某个时刻某些数据，或者记录某个时候策略的某项操作。
      日志分为多种类型：
      1、普通日志，FMZ的策略中使用Log函数输出、打印在策略日志。
  
  
         ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16ddc72e1f7d07dcfa5a.png) 
  
  
      2、下单日志，FMZ的策略中使用```exchange.Sell```/```exchange.Buy```会自动在日志输出记录。
  
  
         ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/172aac2089e93865e3c2.png) 
  
  
      3、撤单日志，FMZ的策略中使用```exchange.CancelOrder```，会自动在日志输出撤单日志。
  
  
         ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/15e90c7be742743c7421.png) 
  
  
      4、错误日志，FMZ的策略运行时，进行网络请求的接口发生调用错误时，抛出异常时（例如throw之类的语句），会自动在日志中输出错误日志。        
  
  
         ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/166196451439434a800f.png) 
  
  
    FMZ的API函数，可以产生日志输出的函数比如Log(...),exchange.Buy(Price, Amount),exchange.CancelOrder(Id)等都可以在必要参数后跟一些附带输出参数，比如：exchange.CancelOrder(orders[j].Id, orders[j])这样就是在取消orders[j]这个订单时，附带输出这个订单信息。
  

  function main (() { Log (тенные данные 1 тона, данные 2 тона, данные 3 тона, ... ) var data2 = 200 var id = exchange.Sell ((100000, 0.1, приложенные данные 1 , data2, ...) exchange.CancelOrder ((id, приложенные данные 1, data2, ...) LogProfit ((100, приложенные данные 1 тонны, данные 2, тонны... тонны) {y:bi}

  
   - 指标函数的使用
    在说指标函数之前，我们先弄懂什么是指标，简单说就是均线、MACD、ATR之类的线。
    问：这些指标怎么来的？
    答：当然是计算出来的。
    问：是依据什么计算的呢？
    答：根据K线数据计算。
    问：举个例子？
    答：以最简单的指标均线指标举例，如果我们使用日K线（就是一根阳线或者阴线代表一天）数据作为指标计算的数据源。均线指标参数为10，那么计算出的均线指标就是10日均线。
    问：如果K线BAR数量不够10根，可以算出均线指标么？
    答：不仅是均线指标无法算出，任何指标在K线数据BAR数量不满足指标周期参数时都无法算出有效指标值，算出的数组对应位置上就会用空值填充，例如```JavaScript```语言策略打印算出的指标数据时就会显示```null```。
  
  
    正好策略广场上有个教学例子：https://www.fmz.com/strategy/125770
    回测这个教学例子策略，可以看到回测系统生成的图表以及10周期的均线：
  
  
    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16626b033d3b5ccafb3b.png) 
  
  
    策略自定义画图，画出的K线以及均线图表：
  
  
    ![币圈量化交易萌新看过来--带你走近币圈量化(二)](/upload/asset/16ba98eec859abb30366.png) 
  
  
    问：如果我要10小时均线呢？
    答：K线数据用小时周期的K线数据就可以了。
  
  
    通俗说，我们看到的K线，我们把它数据化之后就是一个数组（数组概念不了解，可以百度下），其中每个元素就是一个K线柱，是按顺序排列的，数组第一个元素是距离当前时间最远的，数组最后一个元素是距离当前时间最近的。
    通常K线数据最后一个线柱是当前周期的线柱，是实时变动的，是未完成的（登录一个交易所的页面观察他的K线就能观察出来变动）。计算出的指标也是和K线柱一一对应的，上面的例子可以看到一个指标数值对应一个K线柱。注意最后一个K线柱是实时变动的，算出的指标也是会跟随K线柱变化而变化的。
  
  
    在发明者量化交易平台上，可以使用TA库（FMZ平台实现的库，集成在托管者，各种语言都可以直接使用）或者使用talib库（talib老牌指标库，JS、C++集成，Python需要自行安装）。
    例如以上例子中计算计算均线：
    使用TA库：
  

  function main (() { var records = exchange.GetRecords ((() var ma = TA.MA ((records, 10) Log ((ma) // печатать равномерно {y:bi}

    使用talib库：
  

  function main (() { var records = exchange.GetRecords ((() var ma = talib.MA ((records, 10) Log ((ma) // печатать равномерно {y:bi}

    算出的指标数据ma是一个数组，每个元素一一对应K线数组（records），即```ma[ma.length -1]```对应```records[records.length - 1]```，以此类推。
  
  
    其它再复杂的指标也是同理，需要注意MACD这类指标。
  

  var macd = TA.MACD ((records) // Таким образом передаются только данные K-строки, не передаются параметры показателей, параметры показателей используются как дефолтные, другие показатели также аналогичны.

    此时macd这个变量是一个二维数组（不了解概念可以百度），二维数组简单说就是一个数组它的每个元素也是一个数组。
    问：为什么macd指标数据是个二维数组呢？
    答：因为macd指标是由两条线（dif线，dea线）和一组量柱组成（macd量柱，其实这个量柱数据也可以看成是一条线）。所以macd变量可以拆分为：
  

  var dif = macd[0] var dea = macd[1] var macdColumn = macd[2] ` Вот еще один пример готового обучения и интересного исследования:https://www.fmz.com/strategy/151972